هوش فرایندی یا هوشمندسازی فرایند چیست؟

سیستم های اطلاعاتی امروزی حجم بی سابقه ای از داده ها را هم در منابع دیجیتال و هم در منابع فیزیکی تولید می کنند. اگر این داده ها به درستی جذب، ادغام و تجزیه و تحلیل شوند، می توان از این انبوه داده ها برای کشف الگوها و بینش هایی استفاده کرد که مسیرهایی را برای تجربیات بهتر مشتری و کارایی عملیاتی جدید روشن می کند. هوش فرایندی (Process Intelligence) دقیقا همین کار را برای سازمان انجام می دهد و به آن کمک می کند تا تا با استفاده از رویکردهای مختلف مثل فرایندکاوی و نقشه برداری فرایند، فرایندهای خود را کشف، مدیریت و بهبود دهند.

در این پست به تعریف هوش فرایندی یا هوشمندسازی فرایند، تفاوت آن با فرایندکاوی و مزایای آن برای سازمان می‌پردازیم.

هوش فرآیندی یا هوشمندسازی فرایند چیست؟

هوش فرآیندی عمل جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های فرآیند برای شناسایی گلوگاه‌ها و بهبود کارایی عملیاتی است. هوشمندی فرآیند به تحلیلگران کسب و کار اجازه می‌دهد تا هر مرحله را در جریان کار، پرسنل مسئول، مدت کل فرآیند، میانگین زمان انتظار و مسائل مربوط به فرآیند را کشف کنند.

ابزارهای هوشمند سازی فرآیند عبارتند از:

1. فرآیندکاوی
2. مدل سازی فرآیند
3. وظیفه کاوی
4. همزاد دیجیتال یک سازمان (Digital Twin Organization)

ابزارهای هوشمندسازی فرآیند از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) برای جمع‌آوری داده‌های رویداد در یک فرآیند از سیستم‌ها و برنامه‌های کاربردی، مانند ERP و CRM، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تصویرسازی فرآیند استفاده می‌کنند. این ابزارها به نظارت و کشف فرآیندها با کاوش در داده‌های فرآیند تاریخی یا زمان واقعی کمک می‌کنند.

پیشنهاد بهفالب : مدل سازی فرایند چیست؟

فرآیندکاوی در مقابل هوش فرآیندی

برخی از ارائه دهندگان رویکردهای مدیریتی، از قابلیت‌های مدیریت فرآیند خود به عنوان نرم افزار هوشمندسازی فرآیند نام می‌برند. ارائه دهندگان با این کار تاکید می‌کنند که نرم افزار آن‌ها از Machine Learning‍ و Computer Vision برای جدا کردن فرآیندهای پیچیده و قابلیت‌های اضافی استفاده می‌کند. ارائه دهندگان همچنین به هوشمندی فرآیند به عنوان فرآیندکاوی ارتقا یافته اشاره می‌کنند که وظیفه کاوی و (Data Transfer Object) DTO را ادغام می‌کند.

نرم افزار فرایندکاوی بهفالب

با این حال، بسیاری از ارائه دهندگان فرآیندکاوی نیز از یادگیری ماشین (مانند الگوریتم‌ها) برای خودکارسازی جمع آوری داده‌ها، کشف فرآیند و تجزیه و تحلیل علت ریشه‌ای خود بهره می‌برند و در عین حال قابلیت‌های اضافی مانند فرآیندکاوی پیش‌بینی کننده را فراهم می‌کنند. بنابراین، این ارائه دهندگان پلتفرم خود را با یک DTO و قابلیت وظیفه کاوی نیز یکپارچه می‌کنند.

چرا هوشمندسازی فرآیند مهم است؟

هوشمندسازی فرآیند به تحلیلگران کمک می‌کند تا اجرای فرآیند را درک کنند، عملکرد فرآیند را ارزیابی کنند، گلوگاه‌ها را شناسایی کنند و فرصت‌های اتوماسیون را کشف کنند. بر اساس این بینش، تحلیلگران می‌توانند فرآیندهای خود را بهینه کنند و در نهایت تجربه مشتری را بهبود بخشند و هزینه را کاهش دهند.

میزان سرچ فرایندکاوی و هوش فرایندی در گوگل

در اینجا لیستی از مزایایی است که می‌توانید با استقرار هوشمندسازی فرآیند به دست آورید:

1. هوش فرآیند، تصمیم گیری مبتنی بر داده را امکان پذیر می کند

سیستم‌های دیجیتال و فیزیکی (مانند SAP، IoT یا حسگرها) که در عملیات روزانه استفاده می‌شوند، مقدار قابل توجهی از داده را تولید می‌کنند.

ابزارهای هوشمندسازی فرآیند به شما امکان می‌دهد از این داده‌ها برای کشف الگوها و بینش‌هایی برای تصمیم گیری مبتنی بر داده استفاده کنید. می‌توانید داده‌های فرآیند را جمع آوری و تمیز کنید تا عملیات کسب و کار خود را متمرکز کنید.

پیشنهاد بهفالب : داده کاوی (Data mining) چیست؟

2. اطلاعات فرآیند به ایجاد بهترین شیوه ها کمک می کند

رهبران و تحلیلگران کسب و کار اغلب ایده‌ای از نحوه اجرای فرآیندهای خود دارند، اما معمولاً درک کاملاً محدودی از عملیات آن‌ها وجود دارد که فاقد زمینه و دانش از فرآیند است.

شما می‌توانید از هوش فرآیند برای درک نحوه عملکرد فرآیندهای خود استفاده کنید و هر کارمند یا تیم را برای مدیریت عملیات با یکدیگر مقایسه کنید. سپس، می‌توانید بهترین شیوه‌ها را برای بقیه فرآیندهای کسب و کار خود ایجاد کنید. به عنوان مثال، شما می‌توانید اسناد مستندسازی شده‌ی فرآیند را بر اساس اجرای بهینه فرآیند خود تولید کنید تا به عنوان یک مدل ایده آل برای بقیه استفاده شود.

پیشنهاد بهفالب : مستند سازی فرآیند چیست؟

3. هوش فرآیندی ناکارآمدی ها را شناسایی و حذف می کند

فرآیندها اغلب حاوی انحرافات، گلوگاه‌ها، خطاها (مانند وظایفی هستند که با کل فرآیند از هم مي‌پاشند) و فرآیندهای ناکارآمدی که مانع بهره وری کلی می‌شوند.

شما می‌توانید فرآیندهای خود را با ابزارهای هوش فرآیندی، مستند، تجزیه و تحلیل، شناسایی و تصویرسازی کنید. در نتیجه، می‌توانید با بررسی مدل‌ها، تحلیل علل ریشه‌ای پشت مسائل، گلوگاه‌های یک گردش کار و انحراف از فرآیندهای ایده‌آل را مشخص کنید و شروع به بهبود آن‌ها کنید. این امر به حذف ناکارآمدی‌های مدل بیشتر کمک می‌کند.

پیشنهاد بهفالب : مدیریت فرایند کسب و کار (BPM) چیست – چند مثال کاربردی

4. هوش فرآیند به شما امکان می دهد هزینه های خود را بهینه کنید

شما می‌‌توانید با بهینه سازی بودجه خود پول بیشتری اختصاص دهید که با هوش فرآیندی امکان پذیر است. هنگامی که فرآیندهای ایده آل خود را ایجاد کردید و گلوگاه‌ها و انحرافات را از بین بردید، متوجه خواهید شد که هزینه‌های عملیاتی شما شروع به کاهش می‌کند. این امر به شما بودجه‌ای بهینه برای تخصیص به سایر جنبه‌های کسب و کارتان می‌دهد.

5. باعث پیشرفت سریع تر و کارآمدتر می شود

بهبود فرآیند یک ابتکار طولانی و تکراری در نظر گرفته می‌شود زیرا مستلزم برقراری ارتباط با تیم‌های مختلف، جمع آوری داده‌ها و پاکسازی آن، نقشه برداری و تجزیه و تحلیل فرآیندها بر اساس داده‌های جمع آوری شده است. بنابراین، تحلیلگران کسب و کار ممکن است در انجام یک پروژه بهبود فرآیند تردید کنند.

اجرا و پیاده سازی هوش فرآیندی در سازمان

هوش فرآیندی پروژه‌ای نیست که فقط یک بار در سازمان پیاده سازی شود. این رویکرد برای پیاده سازی مراحل مختلفی دارد که در ادامه به توضیح هر کدام می‌پردازیم.

1. مشخص کردن اهداف

اولین گام در پیاده سازی هوشمندسازی فرآیند، مشخص کردن اهداف است. این اهداف می‌تواند کاهش هزینه، رضایت بیشتر مشتری، بهبود انطباق یا افزایش کارایی باشند. البته این اهداف باید قابل اندازه گیری باشند و میزان شکست و موفقیت آن‌ها مشخص باشد.

2. انتخاب ابزار مناسب هوشمندسازی فرایند

بسیاری از راه‌حل‌های هوشمندسازی فرآیند در حال حاضر در دسترس هستند که هنگام انتخاب برای اولین بار می‌تواند گیج کننده باشد. انتخاب شما ممکن است با مرتب‌سازی گزینه‌ها در دسته‌های مختلف می‌توان راحت‌تر یک رویکرد مناسب را انتخاب کرد.

این دسته بندی‌ها شامل تجزیه و تحلیل فرآیند است که بر روی پلتفرم‌های BI موجود، مانند Microsoft PowerBI ،Qlik Sense و Tableau اجرا می‌شود. نرم افزار وظیفه کاوی یکی دیگر از مقوله‌های اصلی است که اطلاعات ایستگاه های کاری را با هدف بهبود فرآیندها جمع آوری و پردازش می‌کند.

ابزارهای فرآیند کاوی نیز داده‌های مفید را از منابعی مانند نگاره رویداد استخراج می‌کنند. راه حل‌های ترکیبی که هم فرآیند کاوی و هم وظیفه کاوی را انجام می‌دهند نیز وجود دارند. همچنین می‌توانید نرم‌افزار کشف فرآیند را انتخاب کنید که مرحله کشف (Process Discovery) را برای فرآیندکاوی و وظیفه کاوی انجام می‌دهد.

3. یکپارچه سازی داده ها

مانند پیاده سازی هر رویکردی، پیاده سازی یک ابزار هوشمند فرآیند شامل ترکیب داده‌ها از چندین منبع مختلف در یک پلتفرم است. با این حال، قبل از شروع، ابتدا داده‌ها باید استخراج، پاکسازی، تبدیل و بر روی یک سرور اصلی ذخیره شوند. سپس این سرور را باید به رویکرد مورد استفاده خود متصل کنید.

بینش‌هایی که رهبران کسب و کار از داده‌های زمینه‌ای به دست می‌آورند می‌تواند به آن‌ها کمک کند تا به سرعت اقداماتی که باید انجام دهندرا تعیین کنند. این بینش‌ها می‌تواند منجر به نوآوری‌هایی شود که کارایی عملیاتی را بهبود می‌بخشد و فرصت‌های توسعه را افزایش می‌دهد.

4. استخراج و تجزیه و تحلیل فرآیندها

در این مرحله، داده‌ها از سیستم‌های منابع سازمانی یا مستقیماً از کارکنانی که وظایف را انجام می‌دهند جمع آوری می‌شود. مرحله‌ی تبدیل، این داده‌ها را پردازش می‌کند و آن‌ها را در صورت نیاز برای تجزیه و تحلیل تمیز می‌کند. مرحله‌ی بارگذاری، داده‌ها را به یک پایگاه داده یا انبار منتقل می کند، جایی که کاربران می‌توانند این داده‌ها را به صورت داشبوردها و نقشه‌های فرایندی ببینند.

5. استفاده از بینش برای بهینه سازی فرآیندها

در این مرحله از پیاده سازی، شما یک مدل فرآیند کامل دارید که نحوه کار کارکنان و مراحل کلی آن را توضیح می‌دهد. داده‌ها اعتبار سنجی می‌شوند و اطمینان حاصل می‌شود که مدل به طور دقیق فرآیندهای واقعی را توصیف می‌کند.

گام بعدی این است که زمینه داده‌ها را تا حد امکان به طور کامل ضبط کنید و دید مفیدتری از داده‌ها ارائه دهید. این زمینه به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا گردش‌های کاری و زمان‌بندی آن‌ها را با فرآیند مرتبط کنند. همچنین باید اشاره کنیم، بینشی که داده های متنی ارائه می‌دهند برای توسعه اقدامات مورد نیاز برای بهبود فرآیندها بسیار ارزشمند است.

چالش های رایج هوش فرایندی

مسائل پرسنلی

در سال 2023، کارمندانی که در زمینه هوش فرآیندی تخصص دارند بسیار کم هستند. بسیاری از سازمان ها فاقد پرسنل داخلی با این مهارت‌ها هستند و باید این موارد را برون سپاری کنند. هر سازمانی باید اطمینان حاصل کند که این کارشناسان دانش پیشرفته‌ای در زمینه‌های مرتبط، مانند تجزیه و تحلیل و توسعه هوش مصنوعی دارند تا بعدا در مراحل پیاده سازی به مشکل برنخورند.

استراتژی های پیاده سازی

پیچیدگی اجرای هوشمندسازی فرآیند عمدتاً به دلیل بسیاری از مؤلفه‌هایی است که باید به خوبی با هم کار کنند، از جمله هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل و اتوماسیون. با این حال، درک اهداف کسب و کار نسبتاً آسان است، مانند به دست آوردن بینش جدید در مورد این که چگونه کارمندان می‌توانند کارآمدتر کار کنند.

رهبران سازمانی برای ابداع بهترین استراتژی پیاده سازی نیازی به درک جزئیات فنی ندارند، اما باید مدیریت تغییر را در اولویت قرار دهند تا این فرایند به درستی پیاده سازی شود. علاوه بر این، یک رویکرد چابک به رهبران کمک می کند تا چشم انداز خود را سریع‌تر درک کنند.

اولویت بندی فرآیندها

اکثر سازمان‌ها اولویت بندی فرآیندها را بزرگ‌ترین چالش خود در پیاده سازی هوش فرآیند می‌دانند. این راه‌حل‌ها معمولاً بیشترین مزایا را برای بخش‌های حسابداری و مالی به دلیل احتمال اجرای سیستم‌های قدیمی در این گروه‌ها، ارائه می‌کنند.

ارائه دهندگان خدمات اغلب بینشی در مورد بهترین شیوه‌ها برای اولویت بندی جریان‌های کاری با بیشترین نیاز به بهبود ارائه می‌دهند.

پیشنهاد بهفالب : مدیریت فرایند کسب و کار (BPM) چیست – چند مثال کاربردی

جمع بندی

هوش فرایندی یک ضرورت برای تمامی سازمان‌ها در هر نوع صنعتی است. از خرده فروشی گرفته تا یک کسب و کار بزرگ، یک سیستم هوش فرایندی باید در سازمان وجود داشته باشد. این رویکرد به عنوان ستون فقرات سازمان عمل می‌کند. یعنی نقشه راه بهبود و رشد سازمان را ارائه می‌دهد، گام‌های عملی برای رسیدن به آن‌ها را در چارچوب سازمان فراهم می‌کند و از ابتکارات رضایت مشتری نیز پشتیبانی می‌کند. در واقع هوش فرایندی دیگر فقط یک ابزار نیست بلکه یک روش لازم برای ایجاد کسب و کار است.